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在学习了 Vijay Janapa Reddi 教授的 MLSys 书籍后，我用 C 语言构建了一个微型的 PyTorch 克隆：mlsysbook.ai/tinytorch/ 非常适合学习机器学习框架的内部工作原理 :)

人们看到这样的标题时，通常会期望看到一份由最新模型驱动的、充满新奇想法的清单。<p>但到2026年，最有希望成功的AI创业想法，并非源于新奇，而是源于经济效益的最终实现。<p>AI并没有创造新的需求或行为。它只是让长期存在、成本高昂且令人沮丧的工作流程变得足够便宜，从而实现自动化。<p>合规审查、内部运营、客户支持分诊、销售管理、报告——这些都是人们每天都在抱怨，但又不得不忍受的任务，因为“这就是规矩”。<p>现在不同的是，许多这样的问题都可以由非常小的团队解决。曾经需要大型运营团队或繁琐流程才能完成的事情，现在可以通过专注于ROI的AI系统来处理。<p>在研究过程中，我注意到相同的抱怨出现在不同的行业和社区中。不同的措辞，同样的痛苦。<p>随着时间的推移，我开始收集这些模式，最终形成了startupideasdb，它不是一份预测清单，而是一种将AI SaaS想法建立在反复出现的、公开的挫败感之上的方式。你可以搜索startupideasdb:com<p>我很好奇这里其他人对2026年的看法。 今天哪些问题看起来很无聊，但突然变得不可避免地需要自动化？

Hi HN， 我们正在构建 Largemem (https://largemem.com)，这是一个共享知识库，供团队上传和维护一组通用文档（PDF、扫描件、音频），并以对话方式查询这些文档。 每个团队都有自己的持久知识库。我们将内容解析成块，提取实体，并将向量搜索与轻量级知识图谱相结合，这样答案就可以跨多个文档以及团队的共享上下文综合信息，而不仅仅是检索孤立的片段。 我们很乐意听取您的反馈！

我开发了一款开源文本处理工具，作为 PopClip 和 SnipDo 的替代品。它支持跨平台（macOS/Windows），可扩展，并且无需订阅。 它的功能： TextGO 能够自动识别文本类型并执行自定义操作。您可以通过全局热键、鼠标双击或文本选择来触发它。它同时支持即时执行和交互式工具栏模式。 主要特点： - 内置文本类型识别（URL、电子邮件、IP 地址、时间戳、编程/自然语言等） - 多种触发方式，具有独立的规则配置 - 可通过正则表达式、脚本或本地 AI 集成进行扩展 - 可自定义工具栏图标 欢迎提供反馈和贡献！